今日,一位名为 David Page 的 myrtle.ai 科学家和他的团队对 ResNet 训练进行了一系列改造,将在单 GPU 上训练 CIFAR10 数据集并达到 94% 准确率所需的时间减少到了 26 秒,比 DAWNBench 排行榜现在的第一名高了 10 秒以上。这一项目获得了 Jeff Dean 的点赞。 myrtle.ai 研究科学家 David Page 的推特...
8 模型推理 使用benchmark工具进行推理。这个和前面的python脚本不同,它在MindStudio中属于ACL应用,可以如图所示创建应用: 点击+ 号,再点击Ascend App: 然后进行如下配置: 参数详情请参见《CANN推理benchmark工具用户指南》。推理后的输出默认在当前目录result下。 执行结果: 运行出错:error while loading shared librar...
https://github.com/rasbt/machine-learning-notes/tree/main/benchmark/pytorch-m1-gpu 2 配置 下面配置新的解释器,在PyCharm中进行配置。 PyCharm中配置新解释器 3 LeNet5 3.1 单Epoch 3.1.1 CPU Epoch: 001/001 | Batch 0000/0421 | Loss: 2.3098Epoch: 001/001 | Batch 0100/0421 | Loss: 0.2646Epoc...
cuDNN 是英伟达专门为深度神经网络所开发出来的 GPU 加速库,针对卷积、池化等等常见操作做了非常多的底层优化,比一般的 GPU 程序要快很多。大多数主流深度学习框架都支持 cuDNN,PyTorch 自然也不例外。在使用 GPU 的时候,PyTorch 会默认使用 cuDNN 加速。但是,在使用 cuDNN 的时候,torch.backends.cudnn.benchmark...
但是说起torch.backends.cudnn.benchmark这个 GPU 相关的 flag,可能有人会感到比较陌生。在一般场景下,只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为True,就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇,为什么 PyTorch 不将其默认设置为True?它的适用场景是什么?为什么使用它可以提升效率?答案就在本文之中。
确保使用合适的GPU:确保使用了适合您的任务的GPU,并且您的代码在其上运行。 批处理数据:尽可能地批处理数据,减少数据传输的频率。 使用合适的数据类型:在GPU上运行时,使用合适的数据类型(如float32)可以提高性能。 使用合适的算法:选择适合GPU并行计算的算法,以实现更高效的计算。 使用torch.utils.benchmark工具:使...
torch.backends.cudnn.benchmark = False np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(seed) print(f'Set Seed = {seed}') 保存与加载的概念(序列化与反序列化) torch.save / torch.load 如果模型是在 GPU 上训练的,但在 CPU 上加载,需...
benchmark = True # generate data data = torch.rand(d_size, d_size) model = NeuralNetwork(args.data_size) model = model.to(device) if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[device]) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, ...
如果你的模型架构保持不变、输入大小保持不变,设置 torch.backends.cudnn.benchmark = True。 7. 小心 CPU 和 GPU 之间频繁的数据传输 当频繁地使用 tensor.cpu() 将张量从 GPU 转到 CPU(或使用 tensor.cuda() 将张量从 CPU 转到 GPU)时,代价是非常昂贵...